{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 朴素贝叶斯模型有两种类型的概率组成\n",
    "\n",
    "1. 每个类别的概率$P(C_j)$\n",
    "2. 每个属性的条件概率$P(A_i \\mid C_j)$"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 朴素贝叶斯分类器工作流程\n",
    "\n",
    "朴素贝叶斯分类常用于文本分类， 尤其是对于英文等语言来说， 分类效果很好。\n",
    "它常用于垃圾文本过滤，情感预测，推荐系统等\n",
    "\n",
    "基本流程如下\n",
    "\n",
    "### 一. 准备阶段\n",
    "\n",
    "在这个阶段我们需要确定特征属性； 第一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段， 其质量对整个过程有着很重要的影响，分类器的质量很大程度上有特征属性，特征属性划分以及训练样本质量决定\n",
    "\n",
    "### 二. 训练阶段\n",
    "这个阶段就是生成分类器， 主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率以及每个特征属性对于每个类别出现的条件概率\n",
    "输入时特征属性和训练样本，输出时分类器\n",
    "\n",
    "### 三. 应用阶段\n",
    "这个阶段时使用分类器对新数据进行分类。输入时分类器和新数据， 输出时新数据的分类结果"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
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   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
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